我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。廣發證券劉晨明指出，全球 AI 板塊近期調整系高估值資產在槓桿收縮下的出清。隨着北美雲廠商財報企穩，市場敍事轉向獎勵收入兑現及 CapEx 上修。機構認為 Agent 向 RSI 突破的迭代需求將成為下一階段投資主線，AI 板塊後續或進入高波動、高輪動階段，主線沿硬件至應用輪動。
6 月下旬至 7 月末，全球 AI 板塊經歷了一輪劇烈調整。調整從韓國蔓延至北美，再映射到 A 股——這不是產業邏輯斷裂，而是一場高估值資產在槓桿收縮壓力下的集中出清。
廣發證券首席策略分析師劉晨明在 8 月 9 日發佈的專題研究中指出，本輪迴撤由三股力量共同觸發：擁擠交易的鬆動、AI 應用增長未能持續超預期、以及韓國存儲鏈從 “盈利上修” 切換到 “盈利高點與擴產壓力” 的交易邏輯。這三者疊加，放大了全球 AI 硬件鏈的波動。
7 月末以來，北美雲廠商財報成為企穩的關鍵錨點。三條新敍事正在重塑 AI 定價。第一，市場不再單純懲罰雲廠商高 CapEx 和自由現金流惡化，而是轉向獎勵收入、訂單和利潤兑現。第二，雲廠商 CapEx 上修重新成為產業鏈利好，緩解了市場對芯片、通信連接和存儲訂單放緩的擔憂。第三，雖然 2027-2028 年傳統雲廠商 CapEx 增速可能回落，但模型商和新雲廠商的推理需求乃至新增的 RSI（遞歸超級智能）訓練需求，有望成為下一階段算力投資的重要接力來源。
廣發證券認為，Agent 向 RSI（遞歸超級智能）突破的迭代需求可能成為下一階段 AI 投資的主線邏輯。RSI 邏輯的核心在於，AI 能力提升可能同時帶來 “訓練需求擴張” 和 “應用需求打開” 兩條主線。
與此同時，廣發證券指出，企穩並不意味着重新回到單邊上漲，後續更可能進入高波動、高輪動階段。 AI 板塊可能形成第一個階段性頂部，但這不是產業週期終點。後續主線或沿着“硬件 → 雲廠商 → 模型商 → 應用”繼續輪動。
槓桿出清引發的調整
調整的起點是 6 月 22-23 日。
當時 KOSPI 收於約 9114 點，費城半導體指數處於 14634 點附近，市場估值已缺乏繼續推升的安全邊際。韓國監管層隨即表示，允許單隻股票槓桿 ETF 上市的決定"可能過於倉促"，將重新審視投資者保護和產品風險。這一表態直接觸發融資平倉和槓桿產品減倉。
6 月 25 日，蘋果以存儲和內存成本上漲為由上調部分 Mac 和 iPad 價格，次日費城半導體指數下跌 5.29%，日經 225 下跌 4.15%。產業敍事也隨之轉向：存儲漲價從"上游盈利利好"變成了"終端成本壓力"。
這是一個典型的高估值、高槓杆遇到共識賣出信號後的集體風險收縮，而不是產業基本面的崩塌。
雲廠商財報後，三條新敍事正在重塑 AI 定價
7 月末，北美四大雲廠商集中披露財報，AI 板塊開始企穩，背後有三條新敍事在重塑定價邏輯。
第一條：市場不再單純懲罰高 CapEx，轉向獎勵收入兑現。
四大雲廠商自由現金流普遍惡化，但 7 月 29 日至 8 月 7 日股價整體明顯反彈。Amazon 和 Microsoft 從低點分別反彈 21.1% 和 28.0%，原因是兩者在上調 CapEx 指引的同時，實現了更明顯的收入和營業利潤超預期。Meta 則相反：Q2 營業利潤低於預期，自由現金流同比下降 91%，次日股價下跌 7.95%，此後的企穩幅度墊底四大雲廠商。
定價邏輯的切換很清楚：CapEx 能不能轉化為訂單、收入、利潤，才是現在市場給分的標準。
第二條：CapEx 再上修，重新成為硬件鏈利好。
二季報公佈後，除微軟因會計重分類將 2026E 指引從 1900 億美元下調至 1750 億美元外（實質未削減任何設備採購），其餘雲廠商 CapEx 預期均進一步上行，四大雲 2026E CapEx 總體較年初預期增加 250 億美元。這直接緩解了市場對上游芯片、通信連接和存儲訂單增速放緩的擔憂。
第三條：2027-2028 年 CapEx 增速缺口，模型商和新雲能否接棒？
這條敍事最複雜，也是當前市場分歧最大的地方。
四大雲 CapEx 絕對數額仍在增長，但增速預計大幅回落：從 2026E 的 105%，降至 2027E 的 45%，再降至 2028E 的 9%。如果要維持 2025 年 67% 的增速，2028 年需要額外填補 5055 億美元的資本投入；如果要維持 2026 年 105% 的增速，2028 年的缺口高達 1.9375 萬億美元。
市場找到的新敍事是 RSI——遞歸超級智能。邏輯是：不同於過去人訓練模型，RSI 模式下演變為模型訓練模型，可在短時間內進行巨量方案嘗試、不眠不休地迭代，訓練速度遠超舊範式，所需算力因此大幅增加。尤其是 SSI 公司獲得英偉達約 50 億美元戰略投資後，"模型商接棒算力需求"的邏輯獲得更多市場關注。
對模型商和新雲廠商的 2027-2028 年 CapEx 做了系統測算：
2027 年： OpenAI（Stargate 計劃，與 AMD 的 6GW GPU 部署協議）、Anthropic（與 AMD 簽署上限 2GW 計算系統部署協議，首批 1GW 計劃 2027 年上半年啓動）、xAI（AI 業務 2027 年 CapEx 將達 739 億美元）、以及 Coreweave 等新雲廠商，合計預計新增約 10GW 算力需求，對應 CapEx 中值約 4609 億美元。
2028 年： 上述玩家 CapEx 增量進一步增長至中值約 5252 億美元。
結論是：如果參照 2025 年 67% 的增速，模型商和新雲目前已知項目的 CapEx 增量可以填補缺口；但如果要維持 2026 年 105% 的增速，2028 年所需的 19376 億美元遠超模型商和新雲預計新增的 5252 億美元，缺口仍然顯著。第三條敍事方向正確，但定量層面有待更多項目協議落地。
RSI 不只是訓練需求，還可能打開第二波應用浪潮
當前廣泛使用的 Agent 大多仍處於 L1 層級——根據人類指令完成編碼、調試等子任務，本質是"高效執行工具"。
真正的變化在 L2-L3 階段。L2 階段下，AI 不再只是遵循既定指令，而是能夠根據執行軌跡自主修改約束條件甚至算法。例如，在財務預測中，模型可能發現需要加入"換機週期"等新因子，並將這類改進反哺訓練數據，實現高質量數據自產，推動自身 CoT 和工作流的遞歸進化——這涉及強化學習和大量算力支撐。L3 階段，當前一代模型實質參與下一代模型的訓練和部署，進化速度快到人類無法干預或追趕。
除算力需求外，RSI 還可能打開新一輪應用需求。當前市場擔憂 coding agent 和辦公輔助的滲透率接近階段性天花板，但 AI 投資具有"供給創造需求"的特徵——模型能力突破往往會打開新的需求邊界，類似通信從 2G 升級至 4G 後帶來的應用滲透浪潮。如果 L2 階段 AI 從被動執行走向主動參與"規律探尋"和"規則製造"，商業化形態可能從 coding agent 擴展至企業級 work agent，乃至現階段尚未想象過其形態的新 agent 模式。
修復分化：海外先行，A 股仍待驗證
7 月末至 8 月初，修復的節奏和幅度在全球呈現明顯分化。
美國方面，企穩從下跌最劇烈的 AI 硬件半導體起步，隨後蔓延至雲廠商。營收和利潤均明顯超預期的微軟和亞馬遜反彈最強，Meta 僅小幅收回跌幅。
韓國 KOSPI 從 6 月 22 日至 7 月 30 日下跌約 39% 後，7 月 31 日單日反彈 17.9%——典型的超跌回補。截至 8 月 7 日，KOSPI 從最低點企穩 18.9%。槓桿 ETF 較年內峯值已去化 55.21%，但信用融資去化僅 21.24%，場內衍生品去化 10.50%，出清仍在推進中。值得注意的是，8 月 5 日 KOSPI 上漲 3.76% 的同時，散户個股槓桿 ETF 仍出現 2.56% 的淨贖回，説明反彈並未重新吸引槓桿資金追漲。
A 股修復力度相對有限。創業板指僅小幅抬升，原因在於缺乏同步的盈利驗證與增量資金——海外雲廠商資本開支驗證了 HBM 訂單仍強，但這條傳導鏈對 A 股科技成長的映射相對間接。
AI 板塊可能已到階段性頂，但主線輪動還在繼續
三個維度的泡沫框架顯示：實體投資擴張程度僅相當於 1994-1995 年中期階段，遠未過熱；投資者情緒大致相當於 1999-2000 年水平，樂觀但未狂熱；估值水平同樣類比 1999 年左右，後續上漲需要更多基本面兑現支撐。
7 月末以來，隨着北美雲廠商財報驗證、CapEx 指引繼續 上修，以及半導體和韓國存儲鏈超跌反彈，AI 板塊已出現初步企穩跡象。但企穩並不意味着重新回到單邊上漲，後續更可能進入高波動、高輪動階段。
AI 板塊已經出現第一個階段性頂部，但這不是產業週期的終點。
後續修復的順序大概率仍沿着"硬件 → 雲廠商 → 模型商 → 應用"的鏈條展開。硬件鏈很難長期一枝獨秀，市場會逐步切換到雲廠商的資本開支兑現、模型公司的商業化能力，以及最終的應用層。
需要密切跟蹤的核心指標：模型商 ARR 是否持續增長（OpenAI、Anthropic 當前 ARR 分別已超 470 億和 300 億美元）；雲收入增速是否能持續覆蓋快速擴張的資本開支（AWS 二季度收入同比增長 37% 至 422 億美元，創近 18 個季度最高增速）；以及 token 價格持續下降的背景下，使用量增長能否等比例轉化為收入。
若出現真正具備用户規模、留存和付費能力的現象級應用，AI 行情的主線才會從"賣鏟人"進一步擴散到"用 AI 創造現金流"的公司。這一步目前尚未發生，但它是整個敍事鏈條的終點。
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